[FEAT] 인성 면접 기능 추가

src/main/java/com/samhap/kokomen/category/domain/Category.java

@@ -71,7 +71,14 @@ public enum Category {
                     자바스크립트는 웹 브라우저와 서버에서 실행되는 동적 프로그래밍 언어로, 현대 웹 개발의 핵심 기술입니다.
                     주로 자바스크립트의 언어에 대한 이해도를 묻는 질문과 자바스크립트를 동작시키는 엔진, 추가적으로 정적 분석을 위한 타입스크립트에 대한 질문 또한 일부 출제됩니다.
                     """,
-            "kokomen-javascript-typescript.png");
+            "kokomen-javascript-typescript.png"),
+    PERSONALITY("인성 면접",
+            """
+                    인성 면접은 지원자의 가치관, 협업 태도, 문제 해결 방식 등 소프트 스킬을 평가하는 면접입니다.
+                    실제 경험을 바탕으로 한 행동 기반(STAR) 질문이 출제되며, 상황·본인의 역할·행동·결과를 구체적으로 설명하는 것이 중요합니다.
+                    기술 역량을 넘어 팀워크, 소통, 자기 성찰, 직무 적합성을 보여줄 수 있는지를 중점적으로 살펴봅니다.
+                    """,
+            "kokomen-personality.png");
 
     private static final String BASE_URL = AwsConstant.CLOUD_FRONT_DOMAIN_URL + "category-image/";
 

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/domain/Interview.java

@@ -188,6 +188,10 @@ public boolean isLiveCoding() {
         return this.interviewType == InterviewType.LIVE_CODING;
     }
 
+    public boolean isPersonality() {
+        return this.interviewType == InterviewType.PERSONALITY;
+    }
+
     public String getDisplayCategory() {
         if (isResumeBased()) {
             return RESUME_BASED_DISPLAY_CATEGORY;

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/domain/InterviewType.java

@@ -3,5 +3,6 @@
 public enum InterviewType {
     CATEGORY_BASED,
     RESUME_BASED,
-    LIVE_CODING
+    LIVE_CODING,
+    PERSONALITY
 }

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/domain/RootQuestion.java

@@ -82,4 +82,8 @@ public String createInitialQuestionContent() {
     public boolean isCode() {
         return this.questionType == RootQuestionType.CODE;
     }
+
+    public boolean isPersonality() {
+        return this.category == Category.PERSONALITY;
+    }
 }

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/external/dto/request/InterviewBedrockRequestFactory.java

@@ -6,6 +6,7 @@
 import com.samhap.kokomen.interview.domain.Question;
 import com.samhap.kokomen.interview.tool.CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant;
 import com.samhap.kokomen.interview.tool.InterviewBedrockSystemMessageConstant;
+import com.samhap.kokomen.interview.tool.PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant;
 import com.samhap.kokomen.interview.tool.QuestionAndAnswers;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
@@ -31,28 +32,37 @@ private InterviewBedrockRequestFactory() {
     }
 
     public static List<SystemContentBlock> createProceedSystem(InterviewType interviewType) {
-        String prompt = interviewType == InterviewType.LIVE_CODING
-                ? CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant.CODING_IN_PROGRESS_RANK_AND_NEXT_QUESTION_PROMPT
-                : InterviewBedrockSystemMessageConstant.IN_PROGRESS_RANK_AND_NEXT_QUESTION_PROMPT;
+        String prompt = switch (interviewType) {
+            case LIVE_CODING ->
+                    CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant.CODING_IN_PROGRESS_RANK_AND_NEXT_QUESTION_PROMPT;
+            case PERSONALITY ->
+                    PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant.PERSONALITY_IN_PROGRESS_RANK_AND_NEXT_QUESTION_PROMPT;
+            case CATEGORY_BASED, RESUME_BASED ->
+                    InterviewBedrockSystemMessageConstant.IN_PROGRESS_RANK_AND_NEXT_QUESTION_PROMPT;
+        };
         return List.of(SystemContentBlock.builder()
                 .text(prompt)
                 .build());
     }
 
     public static List<SystemContentBlock> createEndSystem(InterviewType interviewType) {
-        String prompt = interviewType == InterviewType.LIVE_CODING
-                ? CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant.CODING_END_PROMPT
-                : InterviewBedrockSystemMessageConstant.END_PROMPT;
+        String prompt = switch (interviewType) {
+            case LIVE_CODING -> CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant.CODING_END_PROMPT;
+            case PERSONALITY -> PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant.PERSONALITY_END_PROMPT;
+            case CATEGORY_BASED, RESUME_BASED -> InterviewBedrockSystemMessageConstant.END_PROMPT;
+        };
         return List.of(SystemContentBlock.builder()
                 .text(prompt)
                 .build());
     }
 
     public static List<SystemContentBlock> createAnswerFeedbackSystem(InterviewType interviewType,
                                                                       AnswerRank curAnswerRank) {
-        String prompt = interviewType == InterviewType.LIVE_CODING
-                ? CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant.CODING_ANSWER_FEEDBACK_PROMPT
-                : InterviewBedrockSystemMessageConstant.ANSWER_FEEDBACK_PROMPT;
+        String prompt = switch (interviewType) {
+            case LIVE_CODING -> CodingInterviewBedrockSystemMessageConstant.CODING_ANSWER_FEEDBACK_PROMPT;
+            case PERSONALITY -> PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant.PERSONALITY_ANSWER_FEEDBACK_PROMPT;
+            case CATEGORY_BASED, RESUME_BASED -> InterviewBedrockSystemMessageConstant.ANSWER_FEEDBACK_PROMPT;
+        };
         return List.of(
                 SystemContentBlock.builder()
                         .text(prompt)

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/repository/RootQuestionRepository.java

@@ -57,4 +57,7 @@ Optional<RootQuestion> findRootQuestionByCategoryAndStateAndQuestionOrder(Catego
     List<RootQuestion> findAllByState(RootQuestionState state);
 
     List<RootQuestion> findAllByStateAndQuestionType(RootQuestionState state, RootQuestionType questionType);
+
+    List<RootQuestion> findAllByStateAndQuestionTypeAndCategoryNot(RootQuestionState state, RootQuestionType questionType,
+                                                                  Category category);
 }

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/service/InterviewStartFacadeService.java

@@ -125,7 +125,13 @@ public InterviewStartResponse startRootQuestionCustomInterview(RootQuestionCusto
     }
 
     private InterviewType resolveInterviewType(RootQuestion rootQuestion) {
-        return rootQuestion.isCode() ? InterviewType.LIVE_CODING : InterviewType.CATEGORY_BASED;
+        if (rootQuestion.isCode()) {
+            return InterviewType.LIVE_CODING;
+        }
+        if (rootQuestion.isPersonality()) {
+            return InterviewType.PERSONALITY;
+        }
+        return InterviewType.CATEGORY_BASED;
     }
 
     private void validateLiveCodingNotVoice(InterviewRequest interviewRequest, InterviewMode interviewMode) {

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/service/question/RootQuestionService.java

@@ -29,8 +29,8 @@ public class RootQuestionService {
     private final QuestionVoicePathResolver questionVoicePathResolver;
 
     public RootQuestion readRandomActiveRootQuestion() {
-        List<RootQuestion> rootQuestions = rootQuestionRepository.findAllByStateAndQuestionType(
-                RootQuestionState.ACTIVE, RootQuestionType.GENERAL);
+        List<RootQuestion> rootQuestions = rootQuestionRepository.findAllByStateAndQuestionTypeAndCategoryNot(
+                RootQuestionState.ACTIVE, RootQuestionType.GENERAL, Category.PERSONALITY);
         if (rootQuestions.isEmpty()) {
             throw new NotFoundException("활성화된 루트 질문이 존재하지 않습니다.");
         }

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/tool/GptSystemMessageConstant.java

@@ -144,6 +144,77 @@ public final class GptSystemMessageConstant {
             InterviewPromptFragments.FEEDBACK_TONE_BY_RANK
     );
 
+    public static final String PERSONALITY_PROCEED_SYSTEM_MESSAGE = """
+            <role>
+            %s
+            </role>
+
+            <task>
+            아래는 인성 면접의 대화 흐름이다. assistant 메시지는 면접관의 인성 질문, user 메시지는 면접자가 본인의 경험·태도·생각을 서술한 답변이다.
+            가장 최근 질문에 대한 답변(가장 마지막 user 메시지)만 평가하고, 그 답변에 대한 피드백과 다음 꼬리 질문을 생성하라.
+            </task>
+
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+
+            <output>
+            반드시 제공된 함수(generate_feedback)를 호출하여 다음 네 필드를 함께 제출하라.
+            - reasoning : answer_analysis(rubric 항목별 평가 근거)와 question_planning(follow_up_question_algorithm 단계별 사고 과정)을 한 단락으로 작성. 사용자에게 노출되지 않으므로 자유 형식이지만 두 항목을 모두 포함.
+            - rank : 위 평가 기준과 랭크 매핑에 따라 산출된 A/B/C/D/F 중 한 글자.
+            - feedback : 가장 최근 답변에 대한 3-4문장 피드백. answer_rank에 맞는 톤. 존댓말, 점수/랭크 미언급, 개행 없이 한 단락.
+            - next_question : 위 단일 질문 제약을 모두 충족하는 꼬리 질문 1문장.
+            </output>
+            """.formatted(
+            PersonalityInterviewPromptFragments.PERSONA,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SECURITY_RULES,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.LENGTH_NEUTRAL,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.RUBRIC,
+            InterviewPromptFragments.RANK_MAPPING,
+            InterviewPromptFragments.FEEDBACK_TONE_BY_RANK,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.FOLLOW_UP_QUESTION_ALGORITHM,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SINGLE_QUESTION_CONSTRAINT
+    );
+
+    public static final String PERSONALITY_END_SYSTEM_MESSAGE = """
+            <role>
+            %s
+            </role>
+
+            <task>
+            아래는 인성 면접의 전체 대화 흐름이다. assistant 메시지는 면접관의 인성 질문, user 메시지는 면접자가 본인의 경험·태도·생각을 서술한 답변이다.
+            가장 최근 답변에 대한 rank와 feedback, 그리고 면접 전체에 대한 종합 평가(strengths, improvements, learning_direction)를 작성하라.
+            </task>
+
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+
+            <output>
+            반드시 제공된 함수(generate_total_feedback)를 호출하여 다음 여섯 필드를 함께 제출하라.
+            - reasoning : last_answer_analysis(가장 최근 답변에 대한 rubric 평가 근거)와 전체 인성 면접의 강점/개선/학습 방향 정리를 한 단락으로 작성. 사용자에게 노출되지 않음.
+            - rank : 가장 최근 답변에 대한 랭크. A, B, C, D, F 중 한 글자. 전체 답변 누적이 아닌 가장 최근 답변만을 기준으로 평가한다.
+            - feedback : 가장 최근 답변에 대한 3-4문장 피드백. answer_rank에 맞는 톤. 존댓말, 점수/랭크 미언급, 개행 없이 한 단락.
+            - strengths : 면접자의 강점 1-2문장. 존댓말, 점수/랭크 미언급.
+            - improvements : 보완·개선 영역 1-2문장. 존댓말, 점수/랭크 미언급.
+            - learning_direction : 향후 보완 방향 1-2문장. 존댓말, 점수/랭크 미언급.
+            strengths/improvements/learning_direction 세 필드는 서버에서 한 단락으로 합성되므로 각 항목은 독립적인 한두 문장으로 자연스럽게 이어지게 작성한다. 인사·점수·랭크 언급 금지.
+            </output>
+            """.formatted(
+            PersonalityInterviewPromptFragments.PERSONA,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SECURITY_RULES,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.LENGTH_NEUTRAL,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.RUBRIC,
+            InterviewPromptFragments.RANK_MAPPING,
+            InterviewPromptFragments.FEEDBACK_TONE_BY_RANK
+    );
+
     private GptSystemMessageConstant() {
     }
 }

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/tool/InterviewMessagesFactory.java

@@ -1,7 +1,6 @@
 package com.samhap.kokomen.interview.tool;
 
 import com.samhap.kokomen.answer.domain.Answer;
-import com.samhap.kokomen.interview.domain.InterviewType;
 import com.samhap.kokomen.interview.domain.Question;
 import com.samhap.kokomen.interview.external.dto.request.GptMessage;
 import java.util.ArrayList;
@@ -13,9 +12,11 @@ private InterviewMessagesFactory() {
     }
 
     public static List<GptMessage> createGptProceedMessages(QuestionAndAnswers questionAndAnswers) {
-        String systemMessage = isLiveCoding(questionAndAnswers)
-                ? GptSystemMessageConstant.CODING_PROCEED_SYSTEM_MESSAGE
-                : GptSystemMessageConstant.PROCEED_SYSTEM_MESSAGE;
+        String systemMessage = switch (questionAndAnswers.getInterview().getInterviewType()) {
+            case LIVE_CODING -> GptSystemMessageConstant.CODING_PROCEED_SYSTEM_MESSAGE;
+            case PERSONALITY -> GptSystemMessageConstant.PERSONALITY_PROCEED_SYSTEM_MESSAGE;
+            case CATEGORY_BASED, RESUME_BASED -> GptSystemMessageConstant.PROCEED_SYSTEM_MESSAGE;
+        };
         List<GptMessage> gptMessages = new ArrayList<>();
         gptMessages.add(new GptMessage("system", systemMessage));
         addGptMessages(questionAndAnswers, gptMessages);
@@ -24,20 +25,18 @@ public static List<GptMessage> createGptProceedMessages(QuestionAndAnswers quest
     }
 
     public static List<GptMessage> createGptEndMessages(QuestionAndAnswers questionAndAnswers) {
-        String systemMessage = isLiveCoding(questionAndAnswers)
-                ? GptSystemMessageConstant.CODING_END_SYSTEM_MESSAGE
-                : GptSystemMessageConstant.END_SYSTEM_MESSAGE;
+        String systemMessage = switch (questionAndAnswers.getInterview().getInterviewType()) {
+            case LIVE_CODING -> GptSystemMessageConstant.CODING_END_SYSTEM_MESSAGE;
+            case PERSONALITY -> GptSystemMessageConstant.PERSONALITY_END_SYSTEM_MESSAGE;
+            case CATEGORY_BASED, RESUME_BASED -> GptSystemMessageConstant.END_SYSTEM_MESSAGE;
+        };
         List<GptMessage> gptMessages = new ArrayList<>();
         gptMessages.add(new GptMessage("system", systemMessage));
         addGptMessages(questionAndAnswers, gptMessages);
 
         return gptMessages;
     }
 
-    private static boolean isLiveCoding(QuestionAndAnswers questionAndAnswers) {
-        return questionAndAnswers.getInterview().getInterviewType() == InterviewType.LIVE_CODING;
-    }
-
     private static void addGptMessages(QuestionAndAnswers questionAndAnswers, List<GptMessage> gptMessages) {
         List<Question> questions = questionAndAnswers.getQuestions();
         List<Answer> prevAnswers = questionAndAnswers.getPrevAnswers();

src/main/java/com/samhap/kokomen/interview/tool/PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant.java

@@ -0,0 +1,106 @@
+package com.samhap.kokomen.interview.tool;
+
+public final class PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant {
+
+    public static final String PERSONALITY_IN_PROGRESS_RANK_AND_NEXT_QUESTION_PROMPT = """
+            <role>
+            %s
+            </role>
+
+            <task>
+            아래는 인성 면접의 대화 흐름이다. assistant 메시지는 면접관의 인성 질문, user 메시지는 면접자가 본인의 경험·태도·생각을 서술한 답변이다.
+            가장 최근 질문에 대한 답변(가장 마지막 user 메시지)만 평가하고, 그 답변을 토대로 다음 꼬리 질문 한 개를 생성하라.
+            </task>
+
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+
+            <output>
+            반드시 제공된 도구를 호출해 reasoning, rank, next_question 세 필드를 함께 제출하라.
+            - reasoning : answer_analysis(rubric 항목별 답변 평가 근거)와 question_planning(follow_up_question_algorithm 단계별 사고 과정)을 한 단락으로 작성. 사용자에게 노출되지 않으므로 자유 형식이지만 두 항목을 모두 포함.
+            - rank : 가장 최근 답변에 대한 평가 등급. A, B, C, D, F 중 한 글자.
+            - next_question : single_question_constraint를 만족하는 꼬리 질문 1문장.
+            </output>
+            """.formatted(
+            PersonalityInterviewPromptFragments.PERSONA,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SECURITY_RULES,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.LENGTH_NEUTRAL,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.RUBRIC,
+            InterviewPromptFragments.RANK_MAPPING,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.FOLLOW_UP_QUESTION_ALGORITHM,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SINGLE_QUESTION_CONSTRAINT
+    );
+
+    public static final String PERSONALITY_END_PROMPT = """
+            <role>
+            %s
+            </role>
+
+            <task>
+            아래는 인성 면접의 전체 대화 흐름이다. assistant 메시지는 면접관의 인성 질문, user 메시지는 면접자가 본인의 경험·태도·생각을 서술한 답변이다.
+            가장 최근 답변에 대한 rank와 feedback, 그리고 면접 전체에 대한 종합 평가(strengths, improvements, learning_direction)를 작성하라.
+            </task>
+
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+            %s
+
+            <output>
+            제공된 도구를 호출해 reasoning, rank, feedback, strengths, improvements, learning_direction 여섯 필드를 함께 제출하라.
+            - reasoning : last_answer_analysis(가장 최근 답변에 대한 rubric 평가 근거)와 전체 인성 면접의 강점/개선/학습 방향 정리를 한 단락으로 작성. 사용자에게 노출되지 않음.
+            - rank : 가장 최근 답변에 대한 랭크. A, B, C, D, F 중 한 글자. 전체 답변 누적이 아닌 가장 최근 답변만을 기준으로 평가한다.
+            - feedback : 가장 최근 답변에 대한 3-4문장의 정중한 피드백. 존댓말 사용, 점수/랭크 미언급, 개행 없이 한 단락.
+            - strengths : 면접자의 강점 1-2문장. 존댓말, 점수/랭크 미언급.
+            - improvements : 보완·개선 영역 1-2문장. 존댓말, 점수/랭크 미언급.
+            - learning_direction : 향후 보완 방향 1-2문장. 존댓말, 점수/랭크 미언급.
+            strengths/improvements/learning_direction 세 필드는 서버에서 한 단락으로 합성되므로 각 항목은 독립적인 한두 문장으로 자연스럽게 이어지게 작성한다. 인사·점수·랭크 언급 금지.
+            </output>
+            """.formatted(
+            PersonalityInterviewPromptFragments.PERSONA,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SECURITY_RULES,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.LENGTH_NEUTRAL,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.RUBRIC,
+            InterviewPromptFragments.RANK_MAPPING,
+            InterviewPromptFragments.FEEDBACK_TONE_BY_RANK
+    );
+
+    public static final String PERSONALITY_ANSWER_FEEDBACK_PROMPT = """
+            <role>
+            %s
+            </role>
+
+            <task>
+            아래는 인성 면접의 대화 흐름이며, 가장 최근 답변에 매겨진 answer_rank는 system context 영역에 별도로 제공된다.
+            너의 작업은 가장 최근 질문에 대해 면접자가 서술한 답변에 대한 피드백을 작성하는 것이다.
+            </task>
+
+            %s
+            %s
+
+            <evaluation_criteria note="참고용, 점수는 매기지 말 것">
+            구체성 및 경험 근거, 자기 인식 및 성찰, 협업 및 소통 태도, 가치관 및 직무 적합성
+            </evaluation_criteria>
+
+            %s
+
+            <output>
+            제공된 도구를 호출해 feedback 필드에 3-4문장의 정중한 피드백을 작성하라.
+            answer_rank에 맞는 톤으로 작성하되, 점수나 랭크 자체는 절대 언급하지 마라.
+            존댓말 사용, 개행 없이 한 단락으로 작성한다.
+            </output>
+            """.formatted(
+            PersonalityInterviewPromptFragments.PERSONA,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.SECURITY_RULES,
+            PersonalityInterviewPromptFragments.LENGTH_NEUTRAL,
+            InterviewPromptFragments.FEEDBACK_TONE_BY_RANK
+    );
+
+    private PersonalityInterviewBedrockSystemMessageConstant() {
+    }
+}